大数据文摘翻译作品，欢迎个人转发至朋友圈，自媒体或机构转载务必后台留言申请授权。 翻译|佳灵 校对|孙强 在招聘和相关日常商业行为中，企业正更多地转向大数据。这已经引发了关于偏见是否会被根除的讨论。...大数据真的能消除偏见？有些人说是的，因为算法从本质上讲是数学性的、客观的，不是主观的。另一些人说数据和算法和创建它们的人一样有偏见。 为了更好地评价这个说法，要考虑用来评判人们的大数据类型。...这是数据驱动的主要部分，仅仅以信用为基础。同样的方法能用于人力资源吗？ 一、衡量人价值的大数据 除了贷款业，在很多地方已经做了对人的评估。...总结：大数据和人力资源是良好的合作关系。无论如何，它不应该消除所有的商业行为。数字和算法不能说明一个人的全面情况。例如，面试过程能够通过不同的数据点和洞悉招聘趋势进行补充。...计算机已经在商业业务中发挥了很大的作用，无论是更有效的管理运作，还是通过闪存存放数据。计算机当然不能完全用来经营一家公司。人的因素是必需的，需要引导到搜索大数据上，以获得最精确的描述。
通常，在编写代码时，我们会在其中放置一些Debug.Print语句，用来在立即窗口中打印程序运行过程中的一些变量值，了解程序的运行状态。...一般情况下，Debug.Print语句每运行一次，就会将要打印的数据输出到不同的行中，如下图1所示。 ? 图1 那么，我们能不能将这些数据打印在同一行中呢？...将数据打印在同一行中，更方便查看结果，特别是有很多数据要打印时更是如此。 其实很简单，在Debug.Print语句中要打印的变量后面加上一个分号就可以了，如下图2所示。 ?...图2 可以看到，在立即窗口的同一行中输出了结果。这样，在立即窗口显示不下数据时，就不需要我们滚动向下查看数据了。对于数据不少、也不多的情况，可以试试！
一、简介 在实际工作中，遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象，简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等，但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息...，因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域，贡献出众多巧妙的方法，在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点，在R中用于处理缺失值的包有很多，本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍...中的matshow，VIM包中的matrixplot将数据框或矩阵中数据的缺失及数值分布以色彩的形式展现出来，下面是利用matrixplot对R中自带的airquality数据集进行可视化的效果： rm...如上图所示，通过marginplot传入二维数据框，这里选择airquality中包含缺失值的前两列变量，其中左侧对应变量Solar.R的红色箱线图代表与Ozone缺失值对应的Solar.R未缺失数据的分布情况...: 当只希望从合成出的m个数据框中取得某个单独的数据框时，可以设置action参数，如action=3便代表取得m个数据框中的第3个 mild: 逻辑型变量，当为TRUE时，会输出包含全部m个合成数据框的列表
由于数据的对数规范版本几乎是正常的单峰数据，因此可以将权重用于推断统计中的后续分析。 女性参加者比男性参加者更多，其幅度大大超过美国的总人口。这可能表明抽样方法在性别抽样方面并非完全随机。...但是，数据样本足够大，可以继续评估健康风险因素。 年龄范围似乎在两端都偏向极端。 在比较年龄和体重时，性别的体重分布似乎确实存在明显差异。男性似乎比女性重。...（变量：性别，X_ageg5yr，weight2，diabete3） 当观察样本中的女性和男性参与者时，报告的糖尿病比率非常相似。...报告患有糖尿病的患者似乎在每个年龄段都较重。报告患有糖尿病的年轻患者似乎比老年患者具有更大的体重范围。虽然尚不清楚年龄与糖尿病和体重之间的关系，但应进一步探讨这种关系。...第4部分：结论 从数据的初步探索中可以明显看出，某些功能具有比其他功能更强的相关性。体重与性别有关。性别似乎与体重无关。但是，糖尿病似乎与年龄有关，而与体重密切相关。
题目 在一个关系R中，若每个数据项都是不可再分割的，那么R一定属于（） A、第一范式 B、第二范式 C、第三范式 D、第四范式 A 答案 答案：A。...About Me：小麦苗 ● 本文作者：小麦苗，只专注于数据库的技术，更注重技术的运用 ● 作者博客地址：http://blog.itpub.net/26736162/abstract/1/ ● 本系列题目来源于作者的学习笔记
您将学习如何使用Prophet（在R中）解决一个常见问题：预测公司明年的每日订单。 数据准备与探索 Prophet最拟合每日数据以及至少一年的历史数据。...然后，在R 中，我们可以使用以下语句将查询结果集传递到数据帧df中： df <- datasets[["Daily Orders"]] 为了快速了解您的数据框包含多少个观测值，可以运行以下语句：...，在将数据输入到Prophet中之前，将其作图并检查数据。...Box-Cox变换 通常在预测中，您会明确选择一种特定类型的幂变换，以将其应用于数据以消除噪声，然后再将数据输入到预测模型中（例如，对数变换或平方根变换等）。...预测 使用Prophet通过Box-Cox转换的数据集拟合模型后，现在就可以开始对未来日期进行预测。 现在，我们可以使用该predict()函数对未来数据帧中的每一行进行预测。
Xilinx/Intel 分段总线运行频率均为 390MHz 左右，在频率受限的前提下，通过使 用宽总线，可以实现更高的最高吞吐量；通过使用分段总线，可以在一个总线数据字中承载多个数据帧的数据，减小填充的影响...根据该思想，Multi Buses 提出了 Region 的概 念，Region 的大小与传输数据帧的最小长度紧密相关，在一个 Region 中，允许承载两个数据帧的内容，因此在一个 Region 中仅会出现一个数据帧结束...而Corundum的分段存储器可以将上图中片段①和片段②间的气泡进行消除和对齐，使一个数据包在存储和读取时都是完整连续的一帧，提高了存储效率，缩减了存储和读取的时钟周期，从而提高了存储器访问的带宽。...分段存储器的位宽是DMA总线位宽的2倍，在存储时将待存储的数据复制成三份拼接起来，根据字节首地址和长度信息进行滑动窗口操作来截取该数据在分段存储器的一行或两个相邻行中的放置位置，操作粒度为1字节，用字节掩码和段使能信号标识...分段存储器如果对两个大帧进行非跨行的跨段存储，则在读取时需要对同一行读两次的情景，而总线则可通过边带信号直接携带位置信息，这样就可以在相邻两段存储两帧而不会对总线效率没有提升。
您将学习如何使用Prophet（在Python中）解决一个常见问题：预测下一年公司的每日订单。 数据准备与探索 Prophet最适合每日定期数据以及至少一年的历史数据。...然后，在R 中，我们可以使用以下语句将查询结果集传递到数据帧df中： df = datasets["Daily Orders"] 为了快速了解您的数据框包含多少个观测值，可以运行以下语句： df.shape...Box-Cox变换 通常在预测中，您会明确选择一种特定类型的幂变换，以将其应用于数据以消除噪声，然后再将数据输入到预测模型中（例如，对数变换或平方根变换等）。...现在，我们可以使用predict方法对未来数据帧中的每一行进行预测。 此时，Prophet将创建一个分配给变量的新数据框，其中包含该列下未来日期的预测值yhat以及置信区间和预测部分。...我们将对预测数据帧中的特定列进行逆变换，并提供先前从存储在lam变量中的第一个Box-Cox变换中获得的λ值： 现在，您已将预测值转换回其原始单位，现在可以将预测值与历史值一起可视化： ?
shrinkColumns 为设置被收缩的列的序号，收缩是用于在一行中列太多或者某列的内容文本过长，会导致某列的内容会被挤出屏幕，这个属性是可以帮助某列的内容进行收缩，用于防止被挤出的。...当直接添加组件的时候，组件独自占用一行。...当添加TableRow时，该布局增加了一行，并且在TableRow里每添加一个组件，便增加一列 TableLayout无法做出跨行跨列的效果，每行每列都是挨着的，就算是单元格设置Collapsed属性...Android 资源管理框架又是如何快速定位到最匹配资源的 // 主要基于两个文件： 资源 ID 文件 R.java：赋予每一个非 assets 资源一个 ID 值，这些 ID 值以常量的形式定义在...R.java 文件中。
FSAA（全拼抗锯齿） FullSceneAnti-aliasing(FSAA)是一种能够消除画面中图形边缘的锯齿，使画面看起来更为平滑的一种技术。...它的原理是将边缘多边形里需要采样的子像素坐标覆盖掉，抒原像素坐标强制安置在硬件和驱动程序预告算好的坐标中。...当我们打开垂直同步的时候，在显卡交换前后缓冲区的数据之前，需要等候下一个垂直空白周期（以60Hz刷新率的显示器为例，每一个1/60秒发生一次）以维持画面与显示器的刷新率同步。...如果理解这其中的道理，就不难想像，当显卡达不到60帧每秒时会发生什么事了。在那种情形下，由于后缓冲区里的下一帧还没有准备好，显卡要等到下一个垂直空白周期才能进行缓冲区数据交换。...可惜这只能起到一半的作用，因为驱动中的3重缓冲选项只对OpenGL游戏起作用。加上OpenGL游戏远少于D3D游戏，所以事实上驱动的3倍缓冲选项在超过一半情况都不起作用。
上一篇中我们详细介绍推导了主成分分析法的原理，并基于Python通过自编函数实现了挑选主成分的过程，而在Python与R中都有比较成熟的主成分分析函数，本篇我们就对这些方法进行介绍： R 在R的基础函数中就有主成分分析法的实现函数...我们使用了R中自带的数据集USJudgeRating来进行演示，这是一个包含43个样本，12个连续型实自变量的数据集，适合来演示PCA，这里我们在其自带方法的基础上，使用自编函数来对训练后的数据进行一步到位的...-1.48026785 -0.556116054 ZARRILLI,K.J. 0.92650698 1.440771500 在得到累计贡献率高达0.9365的两个主成分之后，我们将主成分降维前后的数据的相关系数矩阵进行比较...我们选用datasets中自带的wine数据集作为演示数据，关于这个数据集可以参考前一篇的介绍，具体过程如下： from sklearn.decomposition import PCA from sklearn...可以看出，经过主成分分析，我们得到了比较好的降维数据，这又一次说明了主成分分析的重要性； 以上就是关于Python和R中主成分分析基础降维功能的介绍，如有不正确之处望指出。
手把手教你写一个完整的自定义View Path类的最全面详解 - 自定义View应用系列 Canvas类的最全面详解 - 自定义View应用系列 为什么你的自定义View wrap_content不起作用...原理 将动画拆分为 帧 的形式，且定义每一帧 = 每一张图片 逐帧动画的本质：按序播放一组预先定义好的图片 ---- 3....步骤2：设置 & 启动 动画 设置 & 启动 逐帧动画有两种方式：在XML / Java代码。...暂停动画 } }); } } 方式2：在Java代码中实现 ...start()之前要先stop()，不然在第一次动画之后会停在最后一帧，这样动画就只会触发一次 animationDrawable.start();
这也意味着在脚本调试会话结束后回滚更改，因此可以使用与上一个调试会话完全相同的Redis数据集再次重新启动新的调试会话。 可以根据需要使用备用同步（非分叉）调试模型，以便可以保留对数据集的更改。...它将停止在脚本的第一行，它在执行之前实际执行某些操作。 从这一点开始，您通常会调用step以执行该行并转到下一行。...同步模式 如前所述，但默认LDB使用分叉会话来回滚脚本在调试时所操作的所有数据更改。在调试期间，确定性通常是一件好事，因此可以启动连续的调试会话，而无需将数据库内容重置为其原始状态。...该print命令就是这样，并在调用帧中执行查找，从当前的一个回到之前的一个，直到顶层。这意味着即使我们进入Lua脚本中的嵌套函数，我们仍然可以使用print foo查看foo调用函数的上下文中的值。...在没有变量名称的情况下调用时，print将打印所有变量及其各自的值。 该eval命令在当前调用帧的上下文之外执行小块Lua脚本（使用当前Lua内部结构无法在当前调用帧的上下文中进行评估）。
同理，屏幕或者日光灯不是一直在发光的，而是更隔一段时间就会刷新一次，我们生活中的日光灯为 50Hz，国外的是 60Hz。...），显然第一行与第二行获得的曝光量是不同的，也就造成了记录的照片一行明一行暗。...每个周期的时间是1/100=10ms，我们视频输出的每帧的时间为40ms，在曝光时间的算法上每一帧的最大曝光时间是~=40ms的，我们按照40ms计算的话，当达到最大的曝光时间时每一帧接收的光的能量的积分值是相同的...banding的消除 我们可以注意到，每一帧的曝光时间最大值是|sinx|的4倍，我们知道当能量曲线得积分值相同时banding就不会产生，这几个是我们消除banding的关键。...即10ms 20ms 30ms ，那么我们思考如何才能在保证画面在消除banding的同时也能不影响曝光的准确性呢，我们用到的一种方法叫增益内插，例如当曝光在30ms和40ms之间的时候我们先把曝光的时间设在
每一帧图像均是由电子束顺序地一行接着一行连续扫描而成，这种扫描方式称为逐行扫描。 两者区别 举个栗子，25fps 100行帧图像，那么隔行扫描需要一秒扫描50次，但每次只需要扫描50行。...在图像体验降低不多的情况下，信道带宽减少了一半，使得设备成本减少，因此，早期大多数显示器都采用隔行扫描。...Y = kr\*R + kg\*G + kb\*BCr = R – Y; Cg = G – Y; Cb = B – Y; Y 即「亮度」，kr、kg、kb 即 R、G、B 的权重值。...解封装： 将解协议得到的标准封装格式数据，分离为音频流压缩编码数据与视频流压缩编码数据。封装格式也称为容器，即是将已经编码压缩好的视频轨与音频轨按照一定格式放到一个文件中。...音频常见处理方式：重采样、去噪，回声消除，混音、编解码等。
，出现视频中水波纹一样的纹路跳变； — 前后帧的整体亮度存在差异，画面亮度出现明显的亮暗变化 2、30fps， 1帧内banding过程演示 如下GIF图像演示的是在工频的环境下，sensor 一帧内每一行曝光的亮度的变化...8ms 和12ms的曝光帧会出现banding现象； 3、30fps， 帧与帧之间banding过程演示 如下GIF图像演示的是在工频的环境下 sensor 帧与帧之间每一行曝光的亮度变化。...帧与帧之间banding过程演示 如下GIF图像演示的是在工频的环境下 sensor 帧与帧之间每一行曝光的亮度变化。...在50Hz工频下，25fps规避了帧与帧之间在视频模式下不停跳动的banding现象，而呈现的是一个稳定的banding现象，所以，25fps并不能消除banding。...5、总结 消除banding的唯一方法是：在50Hz工频下曝光时间为10ms的整数倍；在60Hz工频下曝光时间为8.333ms的整数倍。
一行图像数据获取时序图如下： 一帧图像数据获取时序图如下： （1） SCCB简介 SCCB协议有两线也有三线，两线为SIO_C与SIO_D,三线为SIO_E、SIO_C 与SIO_D。...完成一行扫描的时间称为水平扫描时间，其倒数称为行频率；完成一帧（整屏）扫描的 时间称为垂直扫描时间，其倒数称为场频率，即屏幕的刷新频率。...（3） SCCB读传输协议中没有重复开始的概念，在写完寄存器地址后，发起停止信号。...寄存器全部配置完成后，还需等待10帧数据，此等待10帧数据的目的是等待摄像头工作状态稳定。 待寄存器配置生效、摄像头工作状态稳定后再开始采集图像。...点击IP Catalog，在搜索框中搜索block。
为了简化控制系统，在本系统的设计过程中，不考虑长时间按键产生连按效果。因而，需要对按键进行上升沿检测。...S_remove_2：判断是否可以消除，将可以消除的行消除，并将上面的行下移一行。重复此过程，直到没有可消除的行为止。跳转到S_isdie状态 S_isdie：判断是否游戏结束。...后一状态中，根据行满状态，进行行的消除与平移,具体如下： 显然，俄罗斯方块能影响的最大行数为4，因此，在REMOVE_2中，仅对R[n-1],R[n],R[n+1],R[n+2]四行依次进行处理。...死亡判定： R中的0-3行位于屏幕上方，不进行显示，仅有新生成的方块坐标会进入这一区域。因而，当消除完成后，如R[3]不为空，游戏结束。 4） 显示部分 输出结果通过VGA接口接入显示屏显示。...数据组织模块是将预备输出的数据组织为可以通过VGA接口控制的数据形式，本次设计中因接口已经协调，数据可不经过此模块进行组织，故可忽略该模块。 接口控制模块通过VGA接口对显示屏进行控制。
GoPro-陀螺仪数据集 该数据集由广角卷帘快门相机捕获的许多视频序列组成，并带有相应的陀螺仪测量值。它是在 ICRA2015 的 [1] 中引入的，用于相机-陀螺仪校准。...陀螺仪数据定时定时采样，CSV文件每陀螺仪测量一行。每条线具有三个角速度测量值，每个轴（x、y、z）一个。角速度测量值以弧度/秒表示。...请注意，t_frame 对应于帧的开始，而 t_frame + readout，其中 readout 是滚动快门读出时间，对应于帧的结束。...由于硬件问题，陀螺仪数据包含高频噪声分量（大约 340 Hz），可以在频谱图中清楚地看到。我们建议在使用数据之前应用陷波滤波器来消除它。...相机 视频是使用 GoPro Hero3+ 黑色版在 1080p@30Hz（宽）模式下录制的。相机中的所有其他设置都保留为默认值。 相机使用滚动快门。
Monodepth2 [1]中的作者开发了一种方法，该方法使用深度和姿势网络的组合来预测单个帧中的深度。通过在一系列帧上训练自己的体系结构和一些损失函数来训练两个网络来实现。...此方法不需要训练的基本事实数据集。相反，它们使用图像序列中的连续时间帧来提供训练信号。为了帮助限制学习，使用了姿势估计网络。在输入图像与从姿势网络和深度网络的输出重建的图像之间的差异上训练模型。...这鼓励模型学习尖锐的边缘并消除噪声。 最终损失函数变为： ? [1]中的最终损失函数在每个像素，比例和批次上平均。 结果 作者在包含驱动序列的三个数据集上比较了他们的模型。...通过两个模型，一个对象运动模型和一个自我运动网络（类似于前面几节中描述的姿势网络）来做到这一点。步骤如下： ? Mask R-CNN [2]的样本输出。...结果 将[3]中描述的扩展与Monodepth2模型直接进行比较，并显示出显着的改进。 ? 中间的一行显示[3]的结果，而第三行显示的是地面真实情况。图片来自[5]。
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